特斯拉剛剛大面積推送的FSD V12，可能就是純視覺感知方案的大招。堅(jiān)持純視覺快2年左右的特斯拉，在激光雷達(dá)價(jià)格大縮水的前提下依舊堅(jiān)持著做純視覺感知的高階智能駕駛，在FSD V12正式推推送之前，已經(jīng)有很多人開始期待著這次更新。

最為重要的原因是，特斯拉反復(fù)強(qiáng)調(diào)FSD V12將實(shí)現(xiàn)全新的“端到端自動(dòng)駕駛”，第一次開始使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車輛控制，包括控制轉(zhuǎn)向、加速和制動(dòng)。不像之前的FSD功能，已經(jīng)不需要超過30萬行的代碼，而是進(jìn)一步提高對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的依賴度，減少了對(duì)編程代碼的依賴。也正像馬斯克之前所說，這次的更新，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將會(huì)實(shí)現(xiàn)從頭到尾都是AI來實(shí)現(xiàn)的。

視線拉回到國內(nèi)，從去年就已經(jīng)傳出來FSD在國內(nèi)市場(chǎng)落地的可能性，而且已經(jīng)開始了一定區(qū)域內(nèi)的實(shí)車測(cè)試。這也意味，更新的FSD V12版本，我們也很有可能體驗(yàn)到。

FSD V12，有何不一樣？

從FSD V11.4.9更新到FSD V12，這套智能駕駛系統(tǒng)其實(shí)發(fā)生了很大的變化，可以說是底層邏輯上進(jìn)行了非常大的調(diào)整與升級(jí)。雖然馬斯克之前就預(yù)告過FSD V12改變了技術(shù)路線，但，特斯拉其實(shí)去年初才開始訓(xùn)練這個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能駕駛算法。然后，一年左右的時(shí)間，全新的FSD V12已經(jīng)在美國市場(chǎng)開啟了大面積推送。整體來說，特斯拉FSD V12這次更新的核心只有一個(gè)，沒有規(guī)則代碼，只有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

這是什么意思？

市面上最常見的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，大部分仍然采用分模塊的設(shè)計(jì)，把感知層、決策層以及控制層，分為三個(gè)模塊，各個(gè)模塊內(nèi)采用各自的算法模型來完成設(shè)計(jì)需求。在這其中，AI算法主要是應(yīng)用在感知模塊中，決策層和控制層面還是常規(guī)的代碼邏輯，也就是算法工程師編寫的代碼，會(huì)給自動(dòng)駕駛系統(tǒng)建立一套規(guī)則，例如紅燈停車、綠燈通行、保持在車道線中間行駛這些規(guī)則來維持整個(gè)智能駕駛的行車邊界。

這么看，這套系統(tǒng)以及代碼編制的規(guī)則，中規(guī)中矩，挑不出問題。但，實(shí)則是有一定缺陷，規(guī)則的設(shè)定是由工程師設(shè)定，駕駛風(fēng)格很容易和駕駛員習(xí)慣不想匹配，所以也就有了我們?cè)谑褂酶唠A輔助駕駛時(shí)候的不適感，很多人覺得大部分工況下不如自己開著順手。

而特斯拉FSD V12只有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加入，邏輯是對(duì)以往的感知層、決策層以及控制層這三大模塊統(tǒng)統(tǒng)打開之間的權(quán)限。只要確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，然后輸入采集到的數(shù)據(jù)訓(xùn)練就行。

簡單理解，是FSD V12把攝像頭收集到的圖像數(shù)據(jù)，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接輸出車輛控制的指令，比如轉(zhuǎn)向、加速、剎車等，更像是一個(gè)人類的大腦，90%以上的決策都是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送的。

邏輯就是依靠車身的攝像頭視覺輸入，就能分析思考，輸出控制策略；這么來看，確實(shí)不再需要高精地圖、激光雷達(dá)這些軟/硬件的加入。從分模塊設(shè)計(jì)，到端到端，這背后其實(shí)是一條技術(shù)路線的改變，從規(guī)則驅(qū)動(dòng)，到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。

用起來及格，但優(yōu)化容易了

在大面積推送之前，在海外市場(chǎng)先發(fā)了一波Beta版本的FSD V12，并且有部分車主已經(jīng)使用過很長一段時(shí)間。

在FSD V12的實(shí)際應(yīng)用過程中，視頻信息顯示能順滑的完成避開車道內(nèi)停止的車輛、能左轉(zhuǎn)/右轉(zhuǎn)后變道、能按停止標(biāo)識(shí)剎停、在斑馬線前禮讓行人，如果車輛行駛目的地在單行道左側(cè)，車輛可以直接靠左停車；路測(cè)停著的車突然并線，可以完成躲避并超越突然出現(xiàn)的車輛，在夜間也能完成如此操作；還有，在紅綠燈路口能夠順暢的無保護(hù)左轉(zhuǎn)；繞行路上施工標(biāo)識(shí)。

即便能夠完成諸多操作，并且能夠順利完成，但體驗(yàn)過FSD V12的駕駛者對(duì)此給出的結(jié)論，是相比于FSD V11.4.9更新后的V12.1.2需要更頻繁的駕駛員接管。如交叉路口，如雨雪天氣下等條件這套算法的能力還需要進(jìn)一步的加強(qiáng)。之前馬斯克實(shí)機(jī)演示直播的時(shí)候，19分鐘的紅綠燈接管，就用的FSD V12版（Beat）。

但其實(shí)優(yōu)化起來只要用模型堆量就好，值得注意的是由于端到端技術(shù)在架構(gòu)上的簡潔，使得FSD系統(tǒng)變得空前的干練，比之前傳統(tǒng)智駕系統(tǒng)模減少了30萬行的C++代碼量，可維護(hù)性更強(qiáng)，而且優(yōu)化起來更加方便。

對(duì)于特斯拉智能駕駛的邏輯切換，V12版本在實(shí)際應(yīng)用階段仍然存在不足，但我們看到的是在純視覺感知方案下，能做到不錯(cuò)的城市NOA實(shí)際工況已經(jīng)是一個(gè)不小的突破了。

如何看待，適合其他品牌嗎？

其實(shí)早在特斯拉宣布FSD V12變?yōu)槎说蕉思夹g(shù)路線之前，類似的概念，已經(jīng)被提及過了。原因是端到端的方案，相比其之前的各個(gè)層面模塊化的組合，不需要海量的代碼來設(shè)計(jì)行駛規(guī)則。只要不斷輸入人類的駕駛車輛數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自己學(xué)習(xí)就可以。

但是，看似簡單的入門條件，其實(shí)對(duì)數(shù)據(jù)要求非常高。

雖然不用海量代碼，但需要輸入質(zhì)量相當(dāng)高的駕駛數(shù)據(jù)，才能更好的幫助系統(tǒng)學(xué)習(xí)。在去年年初，特斯拉已經(jīng)向這套神經(jīng)中樞系統(tǒng)里輸入了1000萬個(gè)人類駕駛視頻，而這些視頻數(shù)據(jù)都是經(jīng)過篩選的，而且都采集于那些駕駛技術(shù)不錯(cuò)的駕駛員。

對(duì)于海量的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)注、算力來說，都是非常大的挑戰(zhàn)，這條路能走通的話也不適用于小型企業(yè)，需要投入非常龐大的人力。另外一個(gè)核心問題，端到端的技術(shù)沒大規(guī)模普及開來，是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的不可解釋性。

例如在模型訓(xùn)練當(dāng)中，出現(xiàn)不好的駕駛習(xí)慣或者測(cè)試時(shí)出現(xiàn)系統(tǒng)處理不好的路況下，沒人能解釋清楚問題的根本原因?，F(xiàn)在特斯拉的解決方案，只能是針對(duì)性的多喂同類的數(shù)據(jù)，例如之前測(cè)試中路口停止標(biāo)識(shí)之前是車輛停止的距離路口過遠(yuǎn)，就多投喂這類數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí)。

從而誕生了一個(gè)新的問題，系統(tǒng)的學(xué)習(xí)是好的、壞的駕駛習(xí)慣都會(huì)學(xué)習(xí)，可能會(huì)學(xué)到不符合規(guī)則的駕駛行為。這目前還是一個(gè)有待干預(yù)或者規(guī)范的問題，應(yīng)該是從學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)上著手干預(yù)；但培養(yǎng)一個(gè)模型的學(xué)習(xí)能力，應(yīng)該是按月或按年來算，這點(diǎn)應(yīng)該很好避免。

總之，特斯拉FSD V12的面世對(duì)于自動(dòng)駕駛來說確實(shí)意義重大，尤其是純視覺感知方案。但是特斯拉的作業(yè)其實(shí)并不好抄，門檻低但技術(shù)壁壘極高，尤其是隱性成本。我們看到的顯性成本是傳感器、芯片便宜，但拿掉激光雷達(dá)之后，算法、路測(cè)、大量數(shù)據(jù)收集與標(biāo)注、云計(jì)算、仿真訓(xùn)練等，這些都是成本投入的入口，算下來可能并不比激光雷達(dá)省錢。

現(xiàn)階段FSD V12版本做到的效果，并不是一兩年內(nèi)達(dá)成的，而是長達(dá)十多年左右的研發(fā)與訓(xùn)練才“喂養(yǎng)”出來的產(chǎn)物。特斯拉堅(jiān)決走純視覺路線，企業(yè)規(guī)模能承擔(dān)以上所有成本，規(guī)?；慨a(chǎn)省成本拿掉激光雷達(dá)做高階智能駕駛沒有任何問題，但其他車企是否都要走特斯拉的純視覺方案，最終要量力而為。

至少從現(xiàn)階段看，激光雷達(dá)是城市NOA落地的加速器，對(duì)于其他車企更合適。而且特斯拉FSD這種視覺+神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智駕模式，到了國內(nèi)，可能還得需要從零開始學(xué)習(xí)，路況復(fù)雜性、標(biāo)志物等信息，都是與美國市場(chǎng)完全不一樣的。